**YOLOv8 —— 高性能目标检测及更多**

YOLOv8 —— 高性能目标检测及更多

【免费下载链接】ultralytics ultralytics - 提供 YOLOv8 模型，用于目标检测、图像分割、姿态估计和图像分类，适合机器学习和计算机视觉领域的开发者。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultralytics

项目基础介绍与编程语言

YOLOv8 是一个基于 PyTorch 的先进目标检测模型，其设计旨在继承并超越先前YOLO版本的成功，引入新特性与改进，以提升性能与灵活性。这个开源项目由 Ultralytics 创建并维护，主打快速、精确且用户友好的特点，不仅限于目标检测，还包括实例分割、图像分类和姿态估计等任务。项目主要采用 Python 进行开发，并利用PyTorch框架的优势。

核心功能

• 多任务学习能力：支持目标检测、实例分割、图像分类和姿态估计。
• 跨平台兼容性：模型可轻松转换至ONNX、OpenVINO、CoreML、TFLite格式，便于在不同硬件上部署。
• 易用性：提供了命令行界面（CLI）和Python接口，用户可以直观地运行预测、训练模型或进行验证。
• 交互式教学资源：附带一系列覆盖各种模式的互动笔记本和YouTube教程，便于学习高级特性的应用。

最近更新功能概览

尽管具体的最近更新详情未直接提供，但通过观察该GitHub仓库，我们可以推测最新的提交可能涉及模型性能的优化、API的调整或是新特性的加入。Ultralytics团队持续活跃，他们通常会在每次更新时，通过提交记录、Release注释或GitHub Discussions来说明新增的功能、性能改进和bug修复。例如，YOLOv8可能会定期增加对新数据集的支持，提高模型效率，或者引入新的训练策略。

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YOLOv8不仅仅是一个单一目的的库，它是一个全面的AI工具箱，允许开发者和研究人员快速实现从训练到部署的整个流程，特别适合那些寻求在边缘设备上实施高效机器学习解决方案的项目。通过紧密跟随Ultralytics的官方动态，你可以把握住所有最新的进展和功能升级。

【免费下载链接】ultralytics ultralytics - 提供 YOLOv8 模型，用于目标检测、图像分割、姿态估计和图像分类，适合机器学习和计算机视觉领域的开发者。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultralytics